机器学习（4）强化学习のQ-Learning

最新推荐文章于 2025-03-26 21:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 人工智能 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ILYPL/article/details/78593086
本文介绍了Q-learning，一种基于价值的单步更新离线学习强化学习算法。通过一个狗选择拉粑粑位置的例子，详细解释了Q-learning的决策和更新过程。还提到了Q-learning在迷宫寻路问题中的应用，并提供了Python和Unity版本的DEMO链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Q-learning属于基于价值（value)的单步更新离线学习强化学习算法；

什么是基于价值和单步更新看：

http://blog.youkuaiyun.com/ilypl/article/details/78539754


先来看一个场景：

我有一条狗，叫doge

doge一开始不知道在哪里拉粑粑，现在doge有两个选择，一个是到马桶拉，另一个就是在房子里面拉。

在S1状态，doge不知道应该是在马桶（a1)拉粑粑还是在房间(a2)里，所以doge就在房间（a2)里拉粑粑，S1结束；

到了S2状态，doge 又要拉粑粑，然后它还是有两个选择a1,a2，因为没有奖惩，所以doge还是在房间(a2)里拉粑粑；

最后我回家，看到满房间的粑粑，我揍了doge一顿，然后doge知道，房间拉粑粑为负面行为

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